线性规划模型求解算法

常用的线性规划求解算法有以下几种：

1. 单纯形法(Simplex Method)：单纯形法是一种迭代算法，通过不断移动角点来寻找最优解。它从一个可行解开始，每次沿着一个非基变量的增加方向移动，直到找到最优解或确定问题无界。

2. 内点法(Interior Point Method)：内点法是一种基于优化理论的求解算法。它通过在可行域的内部进行搜索，并逐渐接近最优解。内点法主要分为原始对偶内点法和直接内点法两类。

3. 分支定界法(Branch and Bound Method)：分支定界法是一种穷举搜索算法，适用于离散变量和混合整数规划问题。它通过将问题划分为多个子问题，并根据目标函数值的上下界进行剪枝，逐步缩小搜索空间来寻找最优解。

4. KKT条件法(Karush-Kuhn-Tucker Method)：KKT条件是线性规划的最优性条件，在某些特殊情况下可以直接使用KKT条件来求解线性规划问题。这种方法通常适用于特定形式的线性规划问题。

以上是常见的线性规划求解算法，具体选择哪种算法取决于问题的性质和规模。同时，还有一些商业化的线性规划软件（如Gurobi、CPLEX等）可以提供高效的求解方法。